word2vec와 같은 기술 대신 픽셀을 사용할 수 있습니까?

Question

NLP에 관해 질문이 있습니다. NLP에서는 word2vec를 사용하여 단어를 벡터로 변환 한 다음 신경망에 입력하여 정서 분류를 출력합니다. 우리가 단어로 된 픽셀을 입력 할 수 있다고 생각합니다. 이미지는 벡터와 같은 과정을 거쳐 이미지로 처리하고 신경망으로 출력하여 정서 분류를 출력합니다.

사람들이 제대로 작동 할 것이라고 생각하십니까? 나는 그것이해야한다고 생각한다.

Answer 1

글자를 쓰는 것을 감지하려고하는 경우이 방법이 효과적입니다. NLP에 관해서 말씀 하셨듯이, 나는 이미 어떤 단어가 있는지 알고 있다고 가정합니다. 내가 생각하기에 당신은 그 말을 이해하고 싶습니다. 이것이 NLP에서 우리가하는 일입니다. 그렇다면 왜 픽셀 수준이 아닌 의미 자체를 직접 사용하지 않을까요?

단어의 의미를 이해하는 한, 픽셀 형식이 아닌 word2vector 형식을 직접 사용하는 것이 좋습니다.